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Software de AML (Antilavado de Dinero)

El software AML que son las siglas de Anti Money Laundering y significa en español Antilavado de Dinero, es un sistema que las empresas utilizan para detectar actividades sospechosas de personas u organizaciones que intentan generar ingresos a través de acciones ilegales. Este software es utilizado por profesionales de auditorias, contabilidad y finanzas y operaciones financieras para cumplir con regulaciones como la Ley de secreto bancario y con las políticas corporativas con respecto al fraude financiero. Los contadores y gerentes de todos los departamentos también pueden beneficiarse del uso de este tipo de software al evaluar nuevos clientes y proveedores. Además, los bancos y las instituciones financieras utilizan el software contra el lavado de dinero para detectar actividades sospechosas y fraudulentas que pueden afectar su rentabilidad y dañar su reputación. Al usar este tipo de software AML o antilavado, las compañías pueden evitar hacer negocios con individuos u organizaciones corruptas que sospechan de fraude financiero, financiamiento del terrorismo o manipulación del mercado de valores. El software contra el lavado de dinero utiliza información de múltiples soluciones que se utilizan para administrar transacciones financieras, como los sistemas ERP y el software de contabilidad . Para las grandes empresas con grandes volúmenes de transacciones financieras, la integración con el software de gestión del rendimiento corporativo también puede ser beneficiosa. Para calificar para su inclusión en la categoría antilavado, un producto debe: Utilice algoritmos inteligentes para la detección de fraudes y la gestión de riesgos. Incluya listas de observación de personas y organizaciones sospechosas Permitir a los usuarios asignar puntajes basados ​​en el potencial de riesgo y el historial Entregue documentos e informes AML estándar para fines de cumplimiento Proporcionar modelos de comportamiento para detectar personas o empresas sospechosas. Ofrecer paneles con datos en tiempo real para identificar de inmediato los posibles riesgos. Software de AML Estas aplicaciones de software monitorean de manera efectiva las transacciones bancarias de los clientes diariamente y, utilizando la información histórica del cliente y el perfil de la cuenta, proporcionan una "imagen completa" a la administración del banco. El monitoreo de transacciones puede incluir depósitos y retiros de efectivo, transferencias electrónicas y actividad de ACH. En los círculos bancarios, estas aplicaciones se conocen como "software AML". El software de cada proveedor funciona de manera algo diferente. Algunos de los módulos que deberían estar presentes en un software AML son: Conozca a su cliente Resolución de la entidad Monitoreo de transacciones Informes de cumplimiento Gestión de casos basada en alertas Herramientas de investigación Gestión de documentos para guardar la documentación relacionada con el cliente, como el paquete de apertura de cuenta, documentos de identificación del cliente, etc. Entrega de entrenamiento AML Verificaciones de diligencia debida del cliente, incluida la verificación electrónica Procedimientos operativos automatizados estándar, por ejemplo, motor de flujo de trabajo / Difusión de políticas y procedimientos ALD Sistemas de gestión de identidad del cliente La definición de Sistemas de gestión de identidad del cliente varía en las diferentes regiones y jurisdicciones. La mayoría de los proveedores incluyen las siguientes características en sus soluciones: Verificación de la lista de sanciones Verificación de persona expuesta políticamente (PEP) Sistema de detección de fraude Grabación positiva falsa Escaneo único y escaneo por lotes Auditoría e informes Aprendizaje automático para la detección de lavado de dinero Existen soluciones basadas en inteligencia artificial, que se caracterizan por una eficiencia mucho mejor en la detección del lavado de dinero, en comparación con el enfoque basado en reglas. Especialmente, las redes neuronales profundas pueden descubrir complejas interdependencias entre diversas actividades realizadas para lavar dinero. Esto se traduce en menos falsas alarmas y una detección más precisa. En un futuro cercano, los sistemas de monitoreo de transacciones se basarán en el aprendizaje automático en lugar de en reglas y escenarios.

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